被験者募集中

前に書いた不気味の谷の論文の続編が出ました。論文なので「続編」と言うのは変ですけど。
前回の論文に引き続き、これもフリーでダウンロードできます。
実を言うとあまり不気味の谷とは関係ない内容です。

同じ顔を左右に並べてありますが、右側の顔は上半分と下半分がずれています。
普通の顔と、ずれた顔を比較したとき、どちらが「よりセクシー」に感じられるでしょうか？
どっちもセクシーじゃない、という回答は無しで、二つの間の比較の問題として考えてみて下さい。

では女性の方はこちら。






男性の方はこちら。

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ストループ課題というのがあります。
例えば、

あか　みどり　あお　きいろ

をできるだけ速く、声に出して読んでみて下さい。早口言葉くらいの異常な速さでお願いします。

では、次。

あか　みどり　あお　きいろ

今度は、文字を読むのではなく、文字の色を声に出して言ってみてください。

やってみると、文字の意味を無視して表示色だけを答えるのはちょっと難しいことがわかると思います。
これがストループ課題で、認知的能力の高さを測定するための課題の一つとして、心理学研究の中でよく使われています。認知的能力を測定するには、そこそこ難しい課題じゃないとだめで、ストループ課題はちょうどいい難しさだってことですな。
データとしては、読み上げるときのスピードや、読み上げの誤り回数などを測定することになります。

Psychological Science誌に掲載されたKochさんたちの研究では、このストループ課題の成績を指標とした実験をやっていて、我々の認知的能力を一時的に高める（かもしれない）驚くべき方法がある、ということが報告されています。

それは、

４歩下がる

というもの。
これだけ。

実際には４歩でも１０歩でもいいのかもしれませんが、彼らの実験では４歩という条件に設定されていました。
被験者さん達（オランダの大学生）にストループ課題をやってもらったのですが、その直前に、前に４歩あるく、後ろに４歩あるく、右または左に４歩あるく、ということをしてもらいました。

すると、後ろに４歩あるいた条件では、反応が30〜40ミリ秒ほど素早くなったのだそうです。
30〜40ミリ秒というと些細な違いに思うかもしれませんが、人間の反応速度としてはかなり大きな違いと言えます。私が自分で実験をやって、反応時間にこれだけの差が出たら、カチャーシーでも踊りたくなるくらいうれしくなることでしょう。

仮に、この効果がストループ課題に限定されず、我々の認知能力全般において生じるのだとしたら、という前提が必要ですが、Kochさんたちは、「何か困った状況に陥ったときは、後ずさりしてみると、うまいこと対処できるようになる…かもよ」と述べています。

発表会でステージに上がるときは、後ろ向きでステージの中央まで歩いていくといいかもしれません。
それはそれで別の問題が生じそうですけど。

Koch, S., Holland, R., Hengstler, M., & van Knippenberg, A. (2009). Boy locomotion as regulatory process: Stepping backward enhances cognitive control. Psychological Science, 20(5), 549-550.

講義の際にはMacBook Airを教室に持ち込んで、Keynote（たまにPowerPoint）でプレゼンを行っています。このため、授業中はMacBook Airから離れることができませんでした。

このスタイルを改め、教室内を動き回りながら講義をしてみようと思いつき、一度Apple Remoteを使ってみました。Macから離れてスライドの進行を遠隔操作しようというわけです。
しかしこれがまるでダメ。少なくとも私の利用環境では、Macを遠隔操作することはできませんでした。

Apple Remoteの代わりになる物を探していたところ、INTERLINK ELECTRONICS Remotepoint Global Presenterという製品を生協パソコン売り場で発見し、購入。
特にドライバーをインストールする必要も無く、付属のレシーバーをUSB端子に差し込むだけで使い始めることができました。




Keynoteまたはパワーポイントのスライドの進行のために使うのが主目的ですが、レーザーポインター装備、マウスカーソルの操作可能、右クリック、左クリック可能、という内容。USBマウスとして認識されているってことなんでしょうか？これだけの機能があれば一通りのことはできてしまいそうです。

講義室は大教室なのですが、有効距離が30mもあり、教室の一番後ろから、教室の一番前にあるMacを遠隔操作することに成功。また、無線方式のため、発信器本体をMacの方に向けるような必要もありません。

ちなみに、教室内を動きまわりながら講義をしようと思った理由は…学生の私語対策です orz

かしまさよー (TAT)

夜間の安全性向上のため、ストライダにテールランプを取り付けた。
クロップス ANT-MX1-Rとかいう製品。
これで車に追突される可能性が少しは低くなっただろうか？

さらに安全性を高めるため、ヘルメットを装着すべきであろうか、と検討していたところ、以下の論文のことを知った。
Walker, I. (2007). Drivers overtaking bicyclists: Objective data on the effects of riding position, helmet use, vehicle type and apparent gneder. Accident Analysis and Prevention, 39, 417-425.

イギリスの心理学者のWalkerさんの論文。
自転車を追い越していく自動車が、自転車にどのくらい接近してくるかを調べた研究である。ヘルメットの装着の有無、自転車が道のどの位置を走るか、追い越す車の種類、自転車運転者の性別による影響を分析している。

この手の研究では、安全のためバーチャルリアリティ（ドライビングシミュレータ）などを利用することがある。しかしこの研究では、自転車で町中を実際に走行している。自転車に超音波式の距離計を取り付け、自動車が自転車を追い越していく際に、どのくらいまで接近してくるかを測定。自転車には論文著者のWalkerさん本人が、普段着姿でまたがり、時速30 km前後で走行した。

測定の結果、追い越しの際の距離は、3.54 mから0 m以下となった。0 m以下ってのはもちろん接触していることを意味している。実験中に２回も接触事故が起きたのだそうだ。事故が起きたような特殊な事例や、その他の外れ値をのぞいて、2320回の追い越し時のデータを分析したのだという。

１）路肩からの距離の影響
　まず、自転車が路肩からどれくらい離れて走っているか、によってどんな違いが出たか？ちなみに、路駐している車があるような場合には、路駐車両が路肩と見なされる。
「自転車は路肩から多少離れて、車道側にふくらんだコースを走った方が、車が大きくよけてくれて安全だよ」、という通説があるらしい。
ところが、今回の実験結果はそれとはまるで逆となった。
路肩から25 cmくらいのところを走った場合、車との距離は1 m 40 cm前後。そして、路肩からの距離が長くなるにつれ、車との距離は短くなっていった。車道に大きくふくらんで1 m 25 cmくらいのところを走った場合は、車との距離は1 m 15 cmから1 m 20cmとなった。
　この結果だけに注目すれば、自転車は路肩に近いところを走った方が安全ということになる。ただし、路肩に近いところを走行すると、物にぶつかったり乗り上げたりと、別のリスクが生じるので、著者のWalkerさんは、ほどほどの距離（50 cmから75 cm）がいいんじゃないの、と提案している。ただし、交差点付近では、ドライバーに気づいてもらえるように、もっと車道よりを走った方がいいかもしれない、とも述べている。

２）ヘルメット装着の影響
今回、私が特に知りたかったのがこの要因。
ほとんどの場合に、自転車運転者がヘルメットを装着していると、ドライバーは自転車により接近した状態で追い越していく、という傾向が見られた。ヘルメット装着の有無による違いは10 cm程度ではあったけれども、明確な傾向が得られた。
自転車運転者のヘルメットには、自動車を引き寄せる効果があったのである！
これはおそらく、「ヘルメットをかぶっているからぶつかっても大丈夫だろう」、とか、「わざわざヘルメットをかぶるような趣味的bicyclistは運転がうまいんだろうからぶつかりゃしないだろう」、という判断が働くためかもしれない、とWalkerさんは述べている。
自転車が自動車に追突された場合の死亡率は非常に高いそうで、ヘルメットの効果を疑問視する立場もあるらしい。とすれば、ヘルメットを装着すると、自分を追い越していく自動車を引きつけ、追突事故の確率を引き上げることになってしまう。では、ヘルメットは装着しない方がよいのだろうか？しかしヘルメットを装着しなければ車に追突されない、というわけではない。何かが起きてしまったときに頭部がむき出しになっているよりは、ヘルメットを装着している方がマシではないかとも思うが…どうなのであろう？（ベイズの公式が思い出されてきたが…関係ある？）

３）車の種類の影響
私は車のことは全然詳しくないのだが、論文では
(1) ordinary cars,
(2) light goods vehicles and minibuses
(3) sports utility vehicles and pickup trucks
(4) buses
(5) heavy good vehicles
(6) taxis.
というように分類されている。車の大きさで言うと、(1) (6) (2) (3) (4) (5)という感じだろうか。基本的に、大型車ほど自転車に接近してくるという傾向が見られた。自転車との距離は、(1)(2)(3)がだいたい1 m 30 cm前後、(5)の大型トラックが 1m 15 cmくらい、(4)のバスが一番怖くて1 m 10 cmくらいとなった。ただし、タクシーは1 m 20 cmくらいまで接近してきた。これは車の大きさの問題というよりも、ドライバーの気質の問題か？
ともあれ、バスや大型トラックが近づいてきたら、自転車は路肩に逃げろ、ということだろうか。

４）性別の影響
自転車を運転しているのが男の場合と女の場合でどんな違いがあるか？とはいえ、実際に走っていたのはWalkerさん（男性）だけ。女性条件では、ウィッグを付けて、うしろから見ると女性っぽく感じられるようにしている。Walkerさん本人も書いているが、もちろん髪の毛が長い＝女性ということにはならない。厳密に言えば、男性条件と女性条件の比較というより、短髪条件と長髪条件の比較となる。
細かいことはさておき、男性条件と「女性」条件の間には有意な差異が認められた。追い越していく車との距離は、男性条件が1 m 20 cm強だったのに対し、女性条件ではだいたい1 m 40 cm弱まで伸びた。

以上、大雑把に論文の内容をまとめてみた。
非常にわかりやすいデータであり、実際の自転車走行の際に大いに参考になると思われる。
しかしヘルメットを装着すべきなのかどうかは、今ひとつよくわからない。

ひとつ気になるのはこれがイギリスでのデータだということ。
日本においても同様のことが成り立つのかどうか？
誰か調べてくれないだろうか？
しかし結構危険な実験であり（Walkerさんも２回接触事故を起こしているし）、学部学生の卒業研究のテーマ、というわけにはいかないだろう。

ちなみに、サイテーションインデックスで調べてみたところ、現時点でこの論文を引用している論文は２件のみ。論文発表後に大きな発展はまだ無いようだ。

（御茶ノ水駅付近にある幽霊坂の表示）

心理学では幽霊、霊魂といったものを直接には研究の対象としません。
しかし、幽霊という概念に対する人間の反応は、心理学の守備範囲内です。

たとえばこんな研究があります。

被験者は大学生127名。
一人ずつ実験室に来てもらい、パソコンを使ったテストをやってもらいます。
テストの内容は、実験心理学分野でメンタルローテーションと呼ばれるものです。

まず、ある物体の画像がパソコンの画面に表示されるので、被験者はそれを記憶します。

次に、似たような画像がいくつか表示されるのですが、そのうち一つは最初に表示されたものと同じ物体の画像、他はよく似た別の物体の画像になっています。

被験者の課題は、最初に表示されたのと同じ物体の画像がどれかを当てるというもの。
ただし、物体の向きが最初とは違っていますので、簡単には回答できません。
最初に見た物体の画像を思い出して、頭の中で向きを回転（メンタルローテーション）させてから回答選択肢の画像と比較しないと、どれが正答かは判断できません。

このような問題のうち、かなり難しいものを25問厳選しました。

被験者には、
「空間的知能に関するテストの妥当性を調べるためのデータを集めさせていただきます」
と説明してあります。

続けて、
「ただし、実は実験プログラムに不備があって、回答選択肢の画像が表示される直前に、正答となる画像が画面に表示されてしまうことがあります。」
と説明します。

嘘なんですけどね。
正答が画面に表示されるようにわざと仕組んであります。
25問のうちの5問で「誤って」正答が画面に表示されるようになっています。

「それを見てしまうと正しいデータが得られません。スペースバーを押すと、その画像を消すことができます。万が一、プログラムのミスで正答が画面に表示されてしまったら、できるだけすばやくスペースバーを押してください」

ということは、わざとゆっくりスペースバーを押すことにすれば、ちゃっかり正答を覚えてしまうことができるので、高得点が得られることになります。

しかし、
「実験データは匿名で分析され、研究のために利用されます」
ということであり、単位認定のための試験ではありませんから、このテストの成績が良かろうが悪かろうが学生さんたちにとっては無関係。
彼らがずるをする必然性はありません。

そこで、
「ただし、最高得点をとった被験者には、賞金として５０ドルさしあげます。ですからできるだけ良い成績が得られるようにがんばってくださいね」
と、ずるをしたくなるように仕向けます。
しかも、回答中は、実験者は室外で待機しています。ずるをしているかどうかは監視されていないのです。

ただし、正答が「誤って」表示されてから、スペースバーが押されるまでの時間が記録されていましたので、後でデータを見れば、ある程度のことはバレてしまいます。この時間が短いほど、正直に実力で回答しようとしたことになり、長いほどずるをしようとしたことになります。被験者はそのことを知りません。

被験者は三つの条件に割り振られました。

１）追悼条件
実験を開始する前に次のことが告げられます。
「実はこの研究プロジェクトに大きな貢献をしていた大学院生が先日亡くなりまして…」

２）幽霊条件
追悼条件の話に続いて、
「で…この実験室、出るらしいんですよ。その亡くなった院生の幽霊が…」

３）統制条件
この条件では、とくに何も告げられずに普通に実験が開始されます。
何も手を加えていませんから、被験者の標準的な反応が得られるはずです。



結果は上のグラフの通り。
スペースバーを押すまでの時間は、統制条件が一番長く、幽霊条件が一番短くなりました。


よけいな話を聞かされて気になってしまったから、反応が影響されたんじゃないか、という解釈もあり得ますが、そういう場合、反応時間は長くなるのが普通です。
しかしこの場合、幽霊条件の被験者は必死で素早くスペースバーを押して、できるだけ正直に回答しようとしていたことになります。

しかし…
反応時間が一番短かった幽霊条件でも、スペースバーを押すまでに4秒もかかってるってのがちょっと信じられません。
4000 msではなく、400 msの間違いじゃないんでしょうかね？

どっちにせよ、実験条件間で有意な差が見られたという点は注目に値すると思います。
この実験結果は、死者への畏れってやつを反映しているのでしょうか？

幼児に対して、
「ほーら早く寝ないとオバケがでるよ〜」
みたいな躾は、その妥当性はさておき、よく行われていると思います。
が、この実験結果を見ると、大学生に対してもある程度有効なようですね。

「ほーら講義中に私語をしているとオバケがでるよ〜」
「人のレポートを丸写しにするとオバケがでるよ〜」

Bering, J., McLeod, K., & Shackelford, T. (2005). Reasoning about dead agents reveals possible adaptive trends. Human Nature-An Interdisciplinary Biosocial Perspective, 16(4), 360-381.

重要な商売道具の一つであるiWorkがバージョンアップされ、iWork '09となったのでインストールしてみました（実際に多用するのはKeynoteだけなんですが）。

今回のアップデートで、KeynoteとNumbersのグラフにエラーバーがつけられるようになったというので試してみました。

エラーバーのオプションをみると、固定値、割合（％）、標準偏差、標準エラー、カスタムという選択肢があります。
このうち、固定値、割合（％）というのは、値を指定して、同じ長さのエラーバーを一律につけるものですが、私の研究分野ではこういうエラーバーはあまり使いません。

標準偏差というオプションは使い道がありそうではありますが、これもどうやら、グラフ内のデータ全体で一つの標準偏差を求め、同じ長さのエラーバーをプロットするもののようです。しかもエラーバーが表示される位置が変。どうやらこのオプションにお世話になることはなさそうです。


次のオプションの「標準エラー」は何なのでしょう？ヘルプを見ると「標準エラーバーを表示します」とありますが、よくわかりません。ある英文サイトにstandard errorという表記があったので、おそらくは標準誤差のエラーバーをプロットしているのでしょう。標準偏差の場合と異なり、エラーバーの表示位置は適切ですが、これもやはり同じ長さのエラーバーを一律にプロットするだけですので、使い道はあまり無さそうです。

ここまで試してみて、どんよりとした気分になってしまいましたが、また「カスタム」というオプションが残っています。
しかし使えません。Keynoteでは、このオプションを選択することすらできません。Numbersでは選択可能ですが、その後の操作がなにもできません。

試行錯誤的にあれこれやってみた結果、グラフ内のバーや折れ線をクリックし、選択状態にすると、初めてカスタムオプションの操作が可能になることがわかりました。

たとえば、エラーバーとして標準偏差を使いたい場合、あらかじめ各実験条件の標準偏差を計算してセルに格納しておきます。
次に、エラーバーの「カスタム」オプションの中の、「正」の入力欄をクリック。エラーバーの値となるセルの範囲をマウスで選択すると、その範囲が入力欄に入ります。
これで見事エラーバーが表示されました。
下向きのエラーバーを表示したい場合には「負」の入力欄に対しても同じことをすればOK。

これが今回のアップデートで追加されたエラーバー表示機能ということのようですが…さて、Kaleidagraphなどの専用アプリと比べてどちらが使いやすいでしょうか？





ところで、
もし時間があったら私のオンライン心理実験に参加していただけませんか？
もちろん、エラーバーをプロットした後で結構ですよ。

一年戦争原理主義者の私ですが、ガンダムダブルオーは素直に楽しんでいます。

先日、久しぶりにガンプラ（昔はそう略さなかった）のキット、ダブルオーガンダムを作りました。
工具はニッパのみ。「改造しちゃいかん」どころか塗装もなにもなしです。
このキットは、接着剤も使わずパチンパチンとパーツをはめていくだけで形になってしまうので、まるでパズルをやっているような気になります。

完成したので初代ガンダムRX78-2と並べてみました。
いやー、平成ガンダムはカッコイイですねえ。小顔で手足が長くて腰がキュっとしまっていて。

そういうことを言うと、「いや、自分は初代ガンダムの方がカッコイイと思う」と言う人が出てきて、じゃあ一番カッコイイガンダムはなんだ？という話になり、ゼータ最高説を唱える人と初代ガンダム至上主義者が論争を繰り広げる中、ターンエーが好きだったと突然カミングアウトする人が出てきたり。

久々に誰かとガンダム談義がしたくなってきました。

それはさておき、
一度確かめてみたいと思っていたことがあります。
それは、平均ガンダムは果たしてカッコイイのかどうか、ということ。

人間の顔の場合、多数の顔を平均化した顔は、かなり魅力度が高いものになることが知られています（ただし、平均顔＝最も魅力的な顔というわけではない）。
また、平均性が魅力度を高めるという傾向は、顔だけでなく、鳥や魚、果ては単なるドットパターンにおいても存在することが報告されています。平均鳥、平均魚、平均ドットパターンは、カッコイイってことです（参考記事）。

平均顔をはじめとする平均画像は、モーフィングソフトを使って作成されるのが普通です。
その場合、画像間の対応関係を明確に定義する必要があります。平均顔を作るんだったら、左右の瞳の中心点とか、頬骨の位置だとか、唇の左右両端、顎の先端、などなど。
幸いなことに、ガンダムの名が冠されたモビルスーツは、どれも基本的な構成要素が共通していますので、画像間の対応関係を定義するのは比較的容易ではないかと思われます。ツノ（アンテナ）が少なくとも二本あって、ツノの付け根の直ぐ上にメインカメラとされる構造があり、目が二つ、顔の下半分はマスク状のパーツで覆われていて、顎の先になんか出っ張りがある、など。同様のことが胴体部分についても言えて、首の周囲に襟があり、肩はアーマーで覆われていて、股間はふんどし状構造、脚はすらりと伸びて膝を覆うボックス状構造と、ふくらはぎのくびれ（いわゆる「ダム」ですな）。
。

さて、サイドストーリーに出てくるようないろんなガンダムをひっくるめて、たくさんのガンダム画像を用意し、モーフィングソフトを使って平均化したとしましょう。
果たして、その平均ガンダムはカッコイイのかどうか？

学術的な研究テーマにはちょっとなりづらいと思いますが、だれか作ってみてくれませんかねえ？
平均ガンダム見てみたいです。

Indiana UniversityのKarl MacDorman先生から、オンライン心理実験のページを教えて貰いました。
実験内容は不気味の谷に関連したものですが、実験に参加するにあたって予備知識は不要です。興味のある方は参加してあげてください。

人間とロボットに対する自分の無意識的な反応傾向が、実験終了後に（あくまで参考として）「判定」されるものもあって、楽しいです。

同じオンライン心理実験でも、私がやっているのに比べてずいぶんデザインが洗練されてますね (^^;
見かけはイマイチですが、できれば私の実験にも参加してください